Système d'exploitationEn informatique, un système d'exploitation (souvent appelé OS — de l'anglais operating system — ou parfois SE — en français) est un ensemble de programmes qui dirige l'utilisation des ressources d'un ordinateur par des logiciels applicatifs. Il reçoit des demandes d'utilisation des ressources de l'ordinateur de la part des logiciels applicatifs. Le système d'exploitation gère les demandes ainsi que les ressources nécessaires évitant les interférences entre les logiciels.
Génie industrielSelon l'American Institute of Industrial Engineers, « Le génie industriel englobe la conception, l'amélioration et l'installation de systèmes intégrés. Il utilise les connaissances provenant des sciences mathématiques, physiques et sociales, ainsi que les principes et méthodes propres au “génie” ou, à l'art de l'ingénieur, dans le but de spécifier, prédire et évaluer les résultats découlant de ces systèmes. » On peut résumer tous les domaines qui touchent au génie industriel par la phrase : « Optimisation des performances globales de l'entreprise.
Feature (computer vision)In computer vision and , a feature is a piece of information about the content of an image; typically about whether a certain region of the image has certain properties. Features may be specific structures in the image such as points, edges or objects. Features may also be the result of a general neighborhood operation or feature detection applied to the image. Other examples of features are related to motion in image sequences, or to shapes defined in terms of curves or boundaries between different image regions.
Scale-invariant feature transform[[Fichier:Matching of two images using the SIFT method.jpg|thumb|right|alt=Exemple de mise en correspondance de deux images par la méthode SIFT : des lignes vertes relient entre eux les descripteurs communs à un tableau et une photo de ce même tableau, de moindre qualité, ayant subi des transformations. |Exemple de résultat de la comparaison de deux images par la méthode SIFT (Fantasia ou Jeu de la poudre, devant la porte d’entrée de la ville de Méquinez, par Eugène Delacroix, 1832).
Espace d'échelleLa théorie de lEspace d'échelle () est un cadre pour la représentation du signal développé par les communautés de la vision artificielle, du , et du traitement du signal. C'est une théorie formelle pour manipuler les structures de l'image à différentes échelles, en représentant une image comme une famille d'images lissées à un paramètre, la représentation d'espace échelle, paramétrée par la taille d'un noyau lissant utilisé pour supprimer les structures dans les petites échelles. Soit un signal.
Ingénierie des caractéristiquesL'ingénierie des caractéristiques (en anglais feature engineering) a un rôle important, notamment dans l’analyse des données. Sans données, les algorithmes d’exploitation et d’apprentissage automatique de données ne seront pas en mesure de fonctionner. En effet, il s’avère qu’en réalité, on ne pourrait réaliser que peu de choses si nous ne disposions que de très peu de caractéristiques afin de pouvoir représenter les données, ou les banques de données, sous-jacentes.
Contrôle de processusLe contrôle de processus est un terme utilisé pour désigner l'ensemble du matériel et des logiciels servant à piloter et surveiller le processus de fabrication de produits. Il est le plus souvent constitué d'une chaîne de moyens (appelée boucle de régulation) : capteurs de mesures physiques ou physico-chimiques : pression, niveau, débit, température, pH, viscosité, turbidité, conductivité... Ces capteurs fournissent aux régulateurs de manière continue ou discrète l'indication directe ou indirecte de l'état du processus.
Ouverture numériqueL’ouverture numérique est une caractéristique d'un système optique, généralement notée O.N. (ou NA dans la littérature anglophone, pour Numerical Aperture). Elle est définie par , où n0 est l'indice de réfraction dans le milieu d'observation, et i0 est l'angle entre l'axe optique et le rayon le plus écarté de l'axe optique qui entre dans la lentille. Cet angle est appelé demi-angle d'ouverture.
Ridge regressionRidge regression is a method of estimating the coefficients of multiple-regression models in scenarios where the independent variables are highly correlated. It has been used in many fields including econometrics, chemistry, and engineering. Also known as Tikhonov regularization, named for Andrey Tikhonov, it is a method of regularization of ill-posed problems. It is particularly useful to mitigate the problem of multicollinearity in linear regression, which commonly occurs in models with large numbers of parameters.
Elastic net regularizationIn statistics and, in particular, in the fitting of linear or logistic regression models, the elastic net is a regularized regression method that linearly combines the L1 and L2 penalties of the lasso and ridge methods. The elastic net method overcomes the limitations of the LASSO (least absolute shrinkage and selection operator) method which uses a penalty function based on Use of this penalty function has several limitations. For example, in the "large p, small n" case (high-dimensional data with few examples), the LASSO selects at most n variables before it saturates.
Domaine protéiqueredresse=1.15|vignette|Exemples de structures de protéines organisées en domaines distincts. Le domaine de couleur brique, appelé domaine PH, est commun aux deux protéines,. Sa fonction est de fixer le phosphatidylinositol-3,4,5-trisphosphate (PIP3) Un domaine protéique est une partie d'une protéine capable d'adopter une structure de manière autonome ou partiellement autonome du reste de la molécule. C'est un élément modulaire de la structure des protéines qui peuvent ainsi être composées de l'assemblage de plusieurs de ces domaines.
Statistique exhaustiveLes statistiques exhaustives sont liées à la notion d'information et en particulier à l'information de Fisher. Elles servent entre autres à améliorer des estimateurs grâce à l'usage du théorème de Rao-Blackwell et du théorème de Lehmann-Scheffé. Intuitivement, parler d'une statistique exhaustive revient à dire que cette statistique contient l'ensemble de l'information sur le(s) paramètre(s) de la loi de probabilité. Soit un vecteur d'observation de taille , dont les composantes sont indépendantes et identiquement distribués (iid).
